데이즈

Theads: 새로운 소셜 미디어 앱이 당신의 생각을 바꿀 것입니다

마크 주크버그(Mark Zuckerberg)는 최근에 Instagram 팀이 텍스트 공유를 위한 앱인 Threads의 초기 버전을 발표했습니다. 이 앱은 크리에이터든 일반 포스터든 상관없이 실시간 업데이트와 공개 대화를 위한 새로운 공간을 제공합니다. 메타에서는 개방적이고 상호 운용 가능한 소셜 네트워크와 호환되는 Threads를 만들기 위해 많은 노력을 하고 있다고 합니다. 앞서 말한것과 같이 Theads는 메타 플랫폼에서 개발한 새로운 소셜 미디어 앱입니다. 이 앱은 사용자들이 자신의 생각과 아이디어를 다른 사람들과 공유할 수 있도록 하며, 이를 통해 더 많은 사람들이 서로 연결하고 협력할 수 있도록 합니다. Theads는 기존의 소셜 미디어 플랫폼과는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

첫째, Theads는 사용자들이 자신의 생각과 아이디어를 더 길고 자세하게 표현할 수 있도록 합니다. 이는 사용자들이 더 풍부하고 의미 있는 대화를 나눌 수 있도록 도와줍니다.

둘째, Theads는 사용자들이 자신의 생각과 아이디어를 다른 사람들과 더 쉽게 공유할 수 있도록 합니다. 이는 사용자들이 더 많은 사람들과 연결하고 협력할 수 있도록 도와줍니다.

셋째, Theads는 사용자들이 자신의 생각과 아이디어를 더 쉽게 검색하고 찾을 수 있도록 합니다. 이는 사용자들이 더 많은 영감을 얻고 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 도와줍니다. Theads는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 이미 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 이 앱은 사람들이 더 많이 연결하고 협력할 수 있도록 도울 뿐만 아니라, 더 많은 사람들이 자신의 생각과 아이디어를 공유하고 표현할 수 있도록 도울 것입니다. 이는 더 나은 세상을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

Theads는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 사용자들은 자신의 생각과 아이디어를 더 길고 자세하게 표현할 수 있습니다.
• 사용자들은 자신의 생각과 아이디어를 다른 사람들과 더 쉽게 공유할 수 있습니다.
• 사용자들은 자신의 생각과 아이디어를 더 쉽게 검색하고 찾을 수 있습니다.
• 사용자들은 다른 사람들의 생각과 아이디어에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.
• 사용자들은 다른 사람들의 생각과 아이디어를 기반으로 새로운 아이디어를 개발할 수 있습니다.

Theads는 다음과 같은 사람들에게 유용할 수 있습니다.

• 자신의 생각과 아이디어를 다른 사람들과 공유하고 싶은 사람들
• 더 많은 사람들과 연결하고 협력하고 싶은 사람들
• 더 많은 영감을 얻고 새로운 아이디어를 얻고 싶은 사람들
• 세상을 더 나은 곳으로 만들고 싶은 사람들

Theads는 현재 iOS 및 Android에서 사용할 수 있습니다. 이 앱은 무료로 다운로드할 수 있습니다. Theads는 메타 플랫폼의 새로운 소셜 미디어 앱으로, 사용자들이 자신의 생각과 아이디어를 더 길고 자세하게 표현하고, 다른 사람들과 더 쉽게 공유하고, 더 쉽게 검색하고 찾을 수 있도록 도와줍니다. Theads는 더 많은 사람들이 연결하고 협력할 수 있도록 도울 뿐만 아니라, 더 많은 사람들이 자신의 생각과 아이디어를 공유하고 표현할 수 있도록 도울 것입니다. 이는 더 나은 세상을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

Instagram은 전 세계 수십억 명이 사진과 비디오를 통해 소통하는 공간입니다. Threads의 비전은 Instagram의 강점인 이미지를 넘어서 텍스트로 아이디어를 표현할 수 있는 창의적인 공간을 만드는 것입니다. Threads를 사용하면 Instagram을 통해 팔로우하는 사람뿐만 아니라 관심사를 공유하는 친구와 크리에이터를 팔로우하고 연결할 수 있습니다. 또한 기존의 안전 및 사용자 컨트롤 제품을 사용할 수 있습니다.

스레드의 사용은 Instagram 계정으로 간편하게 시작할 수 있습니다. Instagram 사용자 이름과 인증 정보를 사용하면 특별한 프로필을 설정할 수 있는 옵션도 제공됩니다. 16세 이하(특정 국가에서는 18세 이하)의 사용자는 기본적으로 비공개 프로필로 설정됩니다. Instagram에서 사용하는 계정을 팔로우하고 동일한 관심사를 가진 사람들을 더욱 많이 찾을 수 있습니다. 스레드에서는 Instagram에서 사용할 수 있는 핵심 접근성 기능인 화면 판독기 지원과 AI 생성 이미지 설명 등도 사용할 수 있습니다. 스레드 피드에는 팔로우하는 사람들의 게시물과 아직 발견하지 못한 새로운 크리에이터의 추천 콘텐츠가 포함됩니다. 최대 500자의 게시물을 작성하고 최대 5분 길이의 링크, 사진 및 동영상을 첨부할 수 있습니다. 또한, 스레드 게시물을 Instagram 스토리에 쉽게 공유하거나 선택한 다른 플랫폼에서 게시물을 링크로 공유할 수도 있습니다.

스레드에서는 긍정적이고 생산적인 대화를 위한 도구를 제공합니다. 스레드 내에서 언급되거나 회신할 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다. 특정 단어가 포함된 스레드에 대한 답글을 필터링하기 위해 숨겨진 단어를 추가할 수도 있습니다. 스레드에서 프로필 팔로우를 취소, 차단, 제한 또는 신고하는 메뉴를 이용할 수 있으며, 이미 Instagram에서 차단한 계정은 자동으로 스레드에서 차단됩니다. 모든 제품에서 안전을 중요시 여기며, 앱의 콘텐츠와 상호 작용에 대한 Instagram의 커뮤니티 가이드라인을 시행할 것입니다.

ActivityPub과 호환되는 스레드를 만들 계획에 있다고 합니다. ActivityPub은 W3C(World Wide Web Consortium)에서 지원하는 개방형 소셜 네트워킹 프로토콜로, Mastodon이나 WordPress와 같은 앱과 상호 운용 가능하게 만들어줍니다. 이를 통해 새로운 유형의 연결이 가능해질 것입니다. 저희는 개방형 소셜 네트워킹 프로토콜과 협력하여 Threads 사용을 중지하고 다른 서비스로 콘텐츠를 이전할 수 있는 옵션을 제공할 예정이라고 하니 기대가 됩니다. 현재 iOS 및 Android에서 Threads를 이용할 수 있으며, 100개 이상의 국가에서 서비스를 제공하고 있습니다.

MLflow로 작업 생산성 높이고 머신 러닝 프로젝트 관리하기

MLflow는 개발자들이 기계 학습 프로젝트를 관리하고 추적할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 플랫폼입니다. MLflow는 일련의 구성 요소로 구성되어 있으며, 이를 통해 프로젝트 수명주기의 각 단계에서 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 "Tracking", "Projects", "Models", "Registry"로 구분됩니다.

• "Tracking"은 모델을 훈련하고 실험을 기록하는 데 사용됩니다. 모델 훈련 코드에 MLflow 라이브러리를 추가하여 훈련 단계에서 로그를 기록할 수 있습니다. 이렇게 기록된 정보는 실행된 매개변수, 메트릭, 결과 모델 등을 포함합니다. 이렇게 기록된 정보는 웹 기반 대시보드를 통해 확인할 수 있으며, 실험 결과를 비교하고 모델 성능을 모니터링할 수 있습니다.
• "Projects"는 MLflow에서 모델 훈련 코드와 관련 파일을 구성하고 패키징하는 데 사용됩니다. 이러한 프로젝트는 특정 코드 실행 환경이나 종속성을 통일하여 배포 및 재현성을 쉽게 유지할 수 있도록 도와줍니다. 프로젝트는 Git 저장소에서 추적되며, 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있는 Docker 컨테이너나 Conda 환경으로 패키징될 수 있습니다.
• "Models"는 모델 아티팩트를 저장하고 추적하기 위한 저장소 역할을 합니다. MLflow는 다양한 형식의 모델 아티팩트를 관리할 수 있으며, 훈련된 모델을 추적하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한, MLflow는 모델 버전 관리를 지원하여 모델을 관리하고 추적할 수 있게 합니다.
• "Registry"는 모델 버전 관리 및 추적에 사용되는 센트럴 저장소 역할을 합니다. 이를 통해 팀 내에서 모델을 공유하고, 모델에 대한 메타데이터 및 태깅을 관리할 수 있습니다. MLflow Registry는 모델의 라이프사이클을 관리하며, 이를 통해 모델을 배포하고 추론 환경에서 사용할 수 있습니다.

MLflow는 다양한 언어 및 프레임워크에서 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한, 클라우드 기반 환경과의 통합도 지원하며, 여러 사람이 동시에 작업할 수 있는 다중 사용자 지원도 제공합니다. 이러한 기능은 프로젝트를 효율적으로 관리하고 협업을 강화하는 데 도움을 줍니다. MLflow는 머신러닝 프로젝트를 보다 효율적으로 관리하고 추적할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 개발자들은 모델을 개발하고, 실험하고, 배포하는 과정에서 생산성을 향상시킬 수 있습니다. MLflow는 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있으며, 관련 문서와 예제를 통해 더 많은 정보와 지원을 얻을 수 있습니다.

MLflow 사용 방법은?

• MLflow 설치: 먼저, MLflow를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install mlflow

• MLflow 서버 실행: MLflow 서버를 실행하기 위해서는 다음과 같은 명령어를 사용합니다.

mlflow server --default-artifact-root=<artifact_store_directory> --host <host_name> --port <port_number>

여기서 <artifact_store_directory>은 저장소 경로이며, <host_name>과 <port_number>는 서버 호스트 이름과 포트 번호입니다.

• MLflow 코드 추가: MLflow 코드를 작성하기 위해서는 프로젝트 파일을 생성하고, 코드 내에 다음과 같은 라이브러리를 추가해야 합니다.

import mlflow

이후, MLflow의 기능 중에서 원하는 기능(Tracking, Projects, Models, Registry)을 사용하여 코드를 작성합니다. 예를 들면, mlflow.log_param() 함수를 사용하여 매개변수를 로깅할 수 있습니다. 이렇게 로깅된 정보는 MLflow 서버에서 확인할 수 있습니다.

• MLflow 실행: 마지막으로, MLflow 코드를 실행해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 코드를 실행합니다.

mlflow run <project_directory> -P <param_name>=<param_value> -P <param_name>=<param_value> ...

여기서 <project_directory>는 프로젝트 경로이며, -P 옵션을 사용하여 매개변수를 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 MLflow를 사용하여 모델 훈련 코드를 작성하고 관리할 수 있습니다. 추가적으로, MLflow UI를 사용하여 모델 결과를 시각화하고 비교할 수 있습니다. MLflow를 사용하면 머신 러닝 프로젝트를 보다 효율적으로 관리할 수 있으며, 다른 개발자와 협업하는 과정에서도 유용하게 사용될 수 있습니다.

MLflow를 사용한 모델 훈련 성능 향상에 대한 팁이 있나요?

MLflow는 모델 훈련 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 도구입니다. 그러나 모델 훈련 성능 향상에 대해서는 MLflow 자체적으로 직접적인 영향을 주지는 않습니다. 따라서, MLflow를 사용하여 모델 성능을 향상시키기 위해서는 다음과 같은 팁들이 유용할 수 있습니다.

• 데이터 전처리: 모델 성능에 큰 영향을 주는 것 중 하나는 데이터 전처리입니다. 적절한 데이터 전처리 기술을 사용하여 데이터를 정규화하고, 이상치를 제거하고, 누락된 데이터를 보완하는 등의 작업을 수행해야 합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 하이퍼파라미터는 머신 러닝 모델에서 학습하는 동안 조정할 수 있는 매개변수입니다. 모델의 하이퍼파라미터를 적절하게 조정하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등의 방법을 사용하여 하이퍼파라미터의 최적값을 찾을 수 있습니다.
• 앙상블 모델 적용: 앙상블 방법은 다수의 모델을 조합하여 단일 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다. 다양한 앙상블 방법 중에서는 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 등의 방법이 있으며, 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 더 큰 모델 사용: 더 큰 모델을 사용하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 딥러닝 모델일 경우, 더 많은 층과 더 많은 뉴런을 포함하는 모델을 사용할 수 있습니다. 하지만, 더 큰 모델을 사용할 경우, 모델의 복잡도와 연산량이 증가하므로, 적절한 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

이러한 팁들을 참고하여 MLflow를 사용하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. MLflow를 사용함으로써 모델 훈련 과정을 더욱 체계적으로 관리하고, 분석하여 개발자들은 모델 훈련 과정에서 더욱 빠르게 경험을 쌓을 수 있습니다.

애플의 새로운 AI 기술의 혁신 Apple HomePod

애플 홈팟(HomePod)은 애플사에서 개발한 스마트 스피커라는 제품입니다. 애플의 에어팟(AirPods)처럼 인기를 끌며, 새로운 기술들을 활용해 사용자 경험을 높이는데 주력하고 있습니다. 이제 몇년째로 서서히 성능이 향상되어 사용자들이 홈팟에 대한 기대와 수요가 높아지고 있습니다. 홈팟은 아이패드, 아이폰, 맥북과 호환되며, 인공지능 비서인 시리(Siri)와 연결해서 명령어를 내릴 수 있습니다. 음악, 라디오, 팟캐스트, 알람, 날씨, 뉴스 등 다양한 기능을 제공합니다. 애플이 자체적으로 개발한 H1 칩셋을 사용하기 때문에 기존의 스마트 스피커들보다 빠른 응답속도를 가지고 있으며, 블루투스 연결을 통해 애플 기기와 호환성을 보장합니다. 홈팟은 이제는 더 좋은 음질을 제공합니다. 애플은 마케팅에서는 "입체음향(360-degree sound)"이라고 이야기하고 있습니다. 이는 홈팟 맨 위/아래에 있는 원통형 스피커가 중앙의 리어포트(Rear-facing port)로 연결되어 소리를 내뿜으며, 전체적으로 차분하고 깔끔한 소리를 만들어 냅니다. 이 원리를 통해 방의 아무곳이나 소리가 퍼지며, 입체감 있는 고음과 저음을 만들어 냅니다. 또한, 홈팟은 공간 인식(Spatial Awareness) 능력도 고도화했습니다. 공간 인식 기술을 통해, 홈팟은 방의 크기와 형상을 파악하고, 공간을 최적의 사운드로 채울 수 있습니다. 하나 이상의 홈팟을 사용하면 사운드 재생 및 EQ가 완전하게 적응됩니다. 하지만 홈팟에는 몇 가지 단점도 있습니다. 많은 기능이 아직까지는 제공되지 않습니다. 애플뮤직 서비스 만을 사용할 수 있으며, 스마트 홈 기능(스마트 전등, 스마트 잠금장치 등)은 아직 제한적입니다. 또한, 홈팟은 애플의 다른 기기와만 호환되지, 다른 기기와는 호환되지 않습니다. 홈팟은 디자인면에서 강점을 보일 수 있습니다. 매끄러운 얼룩덜룩한 경화된 강화유리 외피와 메시 패턴으로 디자인 되었습니다. 수평 방향인 경우, 메인 하우징의 터치 패드에 접근할 수 있습니다. 총평하자면, 애플 홈팟(HomePod)은 뛰어난 음성인식 기술, 강력한 음질과 고급스러운 디자인, 상당한 음악 스트리밍 서비스 지원을 제공합니다. 하지만 다른 스마트 옵션들에 비해 상당히 비쌉니다. 그러나 높은 가격에도 불구하고, 이 기기가 제공하는 음질과 최상의 모바일 경험에 대한 기대는 충분할 것입니다.

HomePod의 특징은 무엇인가요?

홈팟(HomePod)의 특징은 다음과 같습니다.

• 음질: 우수한 오디오 성능이 특징입니다. Apple의 새로운 멀티룸 오디오 시스템을 사용하여, 고음과 저음이 모두 잘 들리는 명료하고 깨끗한 소리를 제공합니다.
• Siri 통합: 애플의 인공 지능 비서 Siri가 내장되어 음성 명령어를 받을 수 있습니다. 사용자가 음악을 재생하거나 기타 Siri에게 요청하면, 홈팟 내부의 마이크가 그 명령어를 인식하고 실행합니다.
• 디자인: 작지만 세련된 디자인으로, 다양한 공간에 배치할 수 있는 유용한 스마트 가전 제품입니다.
• H1 칩셋: 애플이 자체 개발한 H1 칩셋을 사용해 빠른 응답속도와 기존의 애플 기기와의 완벽한 호환성을 제공합니다.
• 공간 인식: 고급 GIS 기술을 사용하여 공간의 크기와 모양에 대한 정보를 수집하고, 방의 크기와 환경에 맞는 최적의 오디오 출력을 결정합니다.
• 멀티룸 오디오: 여러 대의 홈팟을 사용하여, 공간에 따라 다른 음악을 들을 수 있습니다.
• 스마트 홈 통합: Apple HomeKit을 이용해 스마트 홈 기기를 제어할 수 있습니다.
• 개인화된 음악 추천: Apple Music의 알고리즘을 이용하여, 사용자 취향에 따라 개인화된 음악 추천을 제공합니다.

홈팟은 우수한 음질, Siri 통합, 세련된 디자인, 빠른 응답속도, 공간 인식, 멀티룸 오디오, 스마트 홈 통합과 개인화된 음악 추천 등 다양한 기능들을 가지고 있습니다. 이러한 특징들은 홈팟을 다른 스마트 스피커들과 구별되게 만들어주며, 사용자들이 고품질 음악 청취와 더 스마트한 집안 생활을 즐길 수 있도록 하고 있습니다.

Apple HomePod이 AIoT에 어떻게 연계되나요?

홈팟(HomePod)은 AIoT(인터넷 of 느낌 IoT)에 매우 적극적으로 연계됩니다. 먼저, 홈팟은 스마트 호환이 가능합니다. 홈팟은 AirPlay 2를 통해 여러 기기와 연결되어 다양한 어플리케이션과 호환됩니다. 예를 들어, 아이폰, 아이패드, Mac, Apple TV 등 다양한 애플 기기와 호환됩니다. 또한, 홈팟은 Apple HomeKit을 이용해 스마트 홈 기기를 제어하는 데 적극적입니다. Apple HomeKit은 IoT 기술을 활용하여 스마트 홈 기기들을 한 곳에서 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 따라서, HomeKit을 사용한 스마트 홈 기기들과 호환되어집니다. 또한, 홈팟은 인공 지능 비서 Siri를 내장하고 있어, 인공지능 기술을 매우 적극적으로 활용합니다. Siri는 스마트 홈 기기 제어, 음악 재생 및 검색, 날씨 및 소식 탐색, 음식 주문 추적 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Siri는 또한 합성 음성 기술을 사용하여 매우 직관적이고 다양한 국가 및 언어로 음성 명령과 대화를 처리합니다. 이러한 방식으로, 홈팟은 음악 재생, 스마트 가전 제어, Siri 통합 기능 등의 전용 기능과 함께 AIoT 에 매우 적극적으로 참여하며, 더욱 편리하고 간편한 스마트 홈 체제를 구성할 수 있습니다.

홈팟을 사용하면서 인공지능 기술이 적용된 새로운 기능이 알려져 있나요?

최근 Apple은 홈팟(HomePod)에서 인공지능 기술이 적용된 새로운 기능들을 계속해서 출시하고 있습니다. 예를 들어, 홈팟의 최신 버전에서는 얼굴 인식 능력이 향상되었습니다. 기존에는 서로 구별하지 못했던 가족 구성원들의 얼굴을 식별하는 기능이 개선되어서, 누가 홈팟 앞을 지나쳤는지 자동으로 인식하고 해당 가족 구성원의 음악 선호도에 기반하여 음악을 재생할 수 있습니다. 또한, 최신 버전에서는 SOS 기능이 추가되었습니다. 홈팟에서 "Hey Siri, call for help"라고 말하면, Siri는 홈팟에 지정된 장소와 전화번호를 이용하여 비상 연락을 취할 수 있습니다. 이 기능은 홈팟을 사용하는 사용자가 비상 상황에서 쉽게 도움을 요청할 수 있도록 해 줍니다. 또한, Apple은 홈팟과 AIoT 기기를 연결하여 향후 더 많은 지능적인 기능들을 개발할 계획입니다. 예를 들어, HomeKit 기능과 함께, 사용자들이 쉽고 빠르게 스마트 홈 기기를 제어하고 모니터링할 수 있도록 지원할 것입니다. 종합하면, Apple은 계속해서 인공지능 기술을 활용하여 홈팟에서 새로운 기능을 출시하고 있으며, 앞으로 더 많은 지능적인 기능들이 추가될 예정입니다.